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基于NARX神经网络的路面不平度识别 预览
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作者 李杰 郭文翠 +1 位作者 谷盛丰 赵旗 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期807-814,共8页
为应用NARX神经网络识别路面不平度,对NARX神经网络及其训练过程和结构设计进行了分析,采用相关系数和均方根误差作为NARX神经网络识别效果的评价指标。建立了路面不平度滤波白噪声模型和汽车平顺性4自由度平面模型,通过仿真获得路面不... 为应用NARX神经网络识别路面不平度,对NARX神经网络及其训练过程和结构设计进行了分析,采用相关系数和均方根误差作为NARX神经网络识别效果的评价指标。建立了路面不平度滤波白噪声模型和汽车平顺性4自由度平面模型,通过仿真获得路面不平度和车辆响应。以可测试的车辆响应作为NARX神经网络的输入,采用正交试验设计提出确定NARX神经网络输入方案的方法,对在常用等级路面上以常用车速行驶的某汽车的前轮路面不平度进行了识别。结果表明,将可测试的车辆响应作为NARX神经网络输入,结合正交试验设计,解决了NARX神经网络最优输入方案的确定问题。 展开更多
关键词 路面平度识别 NARX神经网络 正交试验设计 平顺性
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基于RBF神经网络识别路面不平度的研究 预览
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作者 谷盛丰 顾久 +2 位作者 郑玲玲 赵旗 李杰 《汽车工程学报》 2019年第3期157-163,共7页
针对应用RBF神经网络识别路面不平度的输入选择、输入方案确定和识别效果评价3个问题,提出了一种解决方法。对RBF神经网络和训练过程进行了分析,选择车辆可以测试的车辆响应作为RBF神经网络输入,引入正交试验设计确定RBF神经网络输入方... 针对应用RBF神经网络识别路面不平度的输入选择、输入方案确定和识别效果评价3个问题,提出了一种解决方法。对RBF神经网络和训练过程进行了分析,选择车辆可以测试的车辆响应作为RBF神经网络输入,引入正交试验设计确定RBF神经网络输入方案,采用相关系数和均方根误差作为RBF神经网络识别效果的评价指标。通过采用车辆和路面不平度系统4自由度平面模型仿真获得车辆响应和前轮路面不平度,应用RBF神经网络对常用路面等级和常用车速行驶下某汽车的前轮路面不平度进行了识别。结果表明,所提出的方法解决了基于RBF神经网络识别路面不平度的3个问题,可以用于其它神经网络识别路面不平度。 展开更多
关键词 路面平度识别 神经网络 RBF神经网络 正交试验设计 平顺性
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路面不平度识别与地图匹配在车辆定位中的应用 预览 被引量:1
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作者 李帅帅 鲍晨 沈勇 《汽车零部件》 2017年第1期13-17,共5页
随着电子地图精度的不断提高及信息种类的逐步丰富,将高精度电子地图用于辅助车辆定位,对提升定位精度与定位稳定性具有很大价值。在高精度电子地图及GPS/INS定位的基础上,提出了通过分析车辆垂向振动感知路面不平度特征,并与电子地图... 随着电子地图精度的不断提高及信息种类的逐步丰富,将高精度电子地图用于辅助车辆定位,对提升定位精度与定位稳定性具有很大价值。在高精度电子地图及GPS/INS定位的基础上,提出了通过分析车辆垂向振动感知路面不平度特征,并与电子地图存储的道路不平度信息匹配,以实现车辆高精度定位的方法。道路测试结果表明:路面不平度识别与地图匹配定位方法能有效利用电子地图信息,获得高精度的车辆定位数据,在GPS/INS定位精度较低的情况下达到高精度定位效果。 展开更多
关键词 车辆定位 地图匹配 路面平度识别 高精度地图
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基于悬架行程解耦的SUV路面不平度识别算法研究 预览
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作者 张建 刘秋铮 +2 位作者 王康 刘晔 李素文 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期1232-1236,1199共6页
基于某SUV半主动悬架测得的悬架动行程信号,分析了几种典型工况的悬架动行程频域特性;设计了基于车辆加速度的悬架行程解耦算法,以消除车辆惯性力引起的悬架行程变化对路面不平度识别的影响;提出了以设定的车辆行驶距离内的悬架动行程... 基于某SUV半主动悬架测得的悬架动行程信号,分析了几种典型工况的悬架动行程频域特性;设计了基于车辆加速度的悬架行程解耦算法,以消除车辆惯性力引起的悬架行程变化对路面不平度识别的影响;提出了以设定的车辆行驶距离内的悬架动行程积分为指标识别路面不平度的算法;最后进行了实车道路试验验证.结果表明,所设计的算法能有效辨识良好铺装路面和不平路面,且在车辆急加速,急制动和急转弯时不会造成误识别. 展开更多
关键词 SUV 路面平度识别 悬架行程解耦 悬架模型
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基于优化模糊C均值聚类算法的路面不平度识别 预览 被引量:4
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作者 刘庆华 周帏 +1 位作者 何仁 张利敏 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第22期195-200,共6页
模糊C均值(fuzzy C-mean,FCM)聚类算法具有良好的抗噪声性能,但FCM是一种局部搜索算法,易陷入局部最优,而遗传算法则具有全局优化搜索的优点。基于此该文提出了一种改进的 FCM 算法与遗传算法结合的聚类方法,先运用遗传算法得到... 模糊C均值(fuzzy C-mean,FCM)聚类算法具有良好的抗噪声性能,但FCM是一种局部搜索算法,易陷入局部最优,而遗传算法则具有全局优化搜索的优点。基于此该文提出了一种改进的 FCM 算法与遗传算法结合的聚类方法,先运用遗传算法得到聚类中心,然后用改进的 FCM 聚类算法得到最优解。并基于真实采集的道路谱数据,利用该算法对路面不平度进行识别。试验结果表明,改进的 FCM 算法与遗传算法结合的聚类算法路面识别率为94.54%,比FCM聚类算法高出4.98个百分点,比改进FCM算法高出4.67个百分点,具有更好的处理噪声数据的能力,提高了聚类的准确率和路面的识别率。 展开更多
关键词 聚类算法 遗传算法 模糊控制 道路工程 路面平度识别 模糊C均值
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